3.8.3 リアクティブ・システム
（1） 現状の概況 リアクティブ・プラニングやそれに基づいて行動するリアクティブ・システムの研究は，従来の人工知能研究の方向性とは異なる比較的新しいアプローチであり，主として，ロボティクスの分野を中心に展開されてきた。プラニングとは，ある目標を達成するために，ロボットなどのシステムがとり得る行動（アクション）を計画することである。 これまでの古典的プラニングの手法 （Fikes 71）では，システムの外界である環境をセンサで観測した結果を記号で表現した世界モデル，その世界モデルを変換するオペレータ（行動）の集合，世界モデルで記述された初期状態と目標状態が問題として与えられ，そのタスクは，初期状態を目標状態に変換するための行動系列（プラン）をいわゆる深い推論を用いて探索することである。こうして求められたプランに従って，システムはそのアクチュエータを通じて外界に作用し，目標状態を達成する
ビットを数える・探すアルゴリズム
作成日：2004.05.04 修正日：2012.09.01 このページは 2003年の9/11、9/28 の日記をまとめて作成。 はじめに PowerPC 系や Alpha などには population count と呼ばれるレジスタ中の立っているビット数を数える命令が実装されている。 集合演算を行うライブラリを実装したい場合などに重宝しそうな命令である。 職場でこの population count 命令について話をしているうちにビットカウント操作をハードウェアで実装するのは得なのか？という点が議論になった。 CPU の設計をできるだけシンプルにするためには、複雑で使用頻度の低い命令は極力減らした方がよい。 例えば SPARC は命令セット中にビットカウント演算があるが、CPU 内には実装しないという方針をとっている(population 命令を実行すると不正命令例外が発生し、それを
高度プログラミング演習（九州大学全学共通教育科目）の説明資料
実践プログラミング ＣとＣ＋＋プログラミングに関するいくつかの例題と解説． 単なるプログラミングテクニックや文法の解説ではなく， 背後にある考え方の習得（アルゴリズム，データ構造，数学など）を重視して いる． プログラムをじっくり眺めそこから技法を学び取る． 最大値 [HTML] 曜日の計算 [HTML] 平均値，分散 [HTML] 2次方程式の解 [HTML] 最小自乗法 [PPT], [HTML] 待ち行列シミュレーション [PPT], [HTML] アーランの即時式モデル [PPT], [HTML] 行列のＬＵ分解 [PPT], [HTML] ニュートン法による非線型方程式の解 [PPT], [HTML] 数値積分 [PPT], [HTML] ２分探索木 [PPT], [HTML] ヒープソート [PPT], [HTML] クイックソート [PPT], [HTML]
ぶっちゃけアルゴリズム - nikq::cube
レンダリングアルゴリズムをぶっちゃける。 distributed raytracing 1本がN本に分かれる pathtracing 1本が1本にランダムに反射する irradiance cache 近いとこは近い色。 finalgather 1本から半球全部見て1bounceで終わり photon mapping 光源からスーパーボールみたいなの出す bi-dir pathtracing 目:1本から1本、ランダム 光:1本から1本、ランダム さいごに両方の頂点を結ぶ。 metropolis light transport BDPTで作ったパスを適当に変化させてよさげなら採用 energy redistributed path tracing PTで作ったパスを適当に変化させて変化したのを記録する
OBB vs AABB - Radium Software Development
This domain may be for sale!
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
生物アルゴリズム
Algorithms
http://www2.muroran-it.ac.jp/circle/mpc/program/algorithm/index.html
システム・エンジニアの基礎知識
